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The Sulfur Cycle01:22

The Sulfur Cycle

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Sulfur, an important element in the chemical makeup of proteins, is recycled through the atmosphere and aquatic and terrestrial environments. Found in the atmosphere as sulfur dioxide (SO2), sulfur is released by decaying organisms, weathered rocks, geothermal vents, volcanos, and burning fossil fuels. It is deposited into the ecosystem, cycled through the biotic community, and either released back into the atmosphere as gas or deposited in marine sediment for long-term storage and eventual...
41.6K
Microbial Biosensors01:17

Microbial Biosensors

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Microbial biosensors are analytical devices that utilize living microbes to detect specific substances through measurable signals. These devices consist of two main components: biosensing organisms and signal-transducing elements. Biosensing organisms, such as Escherichia coli or Saccharomyces cerevisiae, are typically housed in multiwell plates connected to transducers, enabling rapid, real-time detection of target analytes.Signal Generation MechanismWhen a target analyte—such as...
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SERSのバイオ量化のための説明可能なディープラーニングフレームワーク

Jihan K Zaki1, Jakub Tomasik2, Jade A McCune1

  • 1Melville Laboratory for Polymer Synthesis, Yusuf Hamied Department of Chemistry, University of Cambridge, Lensfield Rd, Cambridge CB2 1EW, U.K.

ACS sensors
|September 2, 2025
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

この研究は,表面強化ラーマン光譜 (SERS) バイオ量化のための計算フレームワークを導入します. このフレームワークは生物マーカーの正確な定量化のためにディープラーニングを使用し,複雑な疾患の関係を説明できます.

キーワード:
犯罪SERS についてバイオマーカーの定量化ディープラーニングオートエンコーダーを消音する説明可能なAIセロトニン尿検査

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科学分野:

  • 顕微鏡と分析化学
  • バイオマーカーの発見
  • コンピューター生物学と機械学習

背景:

  • 表面強化ラーマン光譜 (SERS) は,迅速かつ費用対効果の高いバイオマーカーの定量化のための有望な技術です.
  • 既存のSERS分析方法は最先端の機械学習に遅れ,高度なコンピューティングフレームワークを必要とします.
  • SERSにおけるモデル説明性の欠如は,バイオマーカーと疾患の関係における混同要因の理解を妨げています.

研究 の 目的:

  • スペクトル処理,定量化,説明性を統合したSERS生物定量化のための堅牢な計算フレームワークを提示する.
  • SERS混合物分析に合わせた説明可能な方法を開発する.
  • 尿中のセロトニンの量化を用いてフレームワークの有用性を実証する.

主な方法:

  • 3段階の枠組み:スペクトル処理,定量化,説明性
  • スペクトル強化のためのDenoisingオートエンコーダー;定量化のためのConvolutionalニューラルネットワーク (CNNs) とビジョントランスフォーマー.
  • SERS分析のための文脈表現解釈可能なモデル説明 (CRIME) 方法の開発.

主要な成果:

  • デノイズドスペクトルとCNNを用いた尿中のセロトニン定量化により,平均絶対誤差は0. 15μM,平均百分誤差は4. 67%に達した.
  • CRIME 方法は,CNN モデルに特有の6つの予測文脈を特定し,そのうち3つはセロトニンと直接関連しています.
  • 提案された枠組みは,SERSの効果的な生物定量化を示し,重要なモデル説明性を提供します.

結論:

  • 開発された枠組みは,SERSのバイオ量化精度を大幅に高め,モデル説明性の必要性を解決します.
  • CRIMEメソッドは予測コンテキストの洞察を提供し,混乱要因の評価に役立ちます.
  • このアプローチは,SERSのスピードとコスト効率を活用することで,新しい,非ターゲットのバイオマーカーの発見を容易にする.